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子曰:“知者不惑，仁者不忧，勇者不惧。”——《论语》
收藏复旦大学机器学习、深度学习公开课，附PDF课件下载
授课目标
掌握深度学习的基本原理、常用算法，并在此基础上应用于机器
视觉、自然语言处理等相关领域，培养一定的分析和解决实际问题的
能力。
01神经网络基础
理解前馈神经网络的结构、梯度下降法以及网络训练调优的基本
方法，并能应用前馈神经网络解决实际问题。建议5个学时。打*的内
容属于高级版，后面陆续推出。
课时
1.1神经网络简介
1.2神经网络相关概念
1.3神经网络效果评价
1.4神经网络优化
1.5银行客户流失预测
1.6练习题
02深度学习在人工智能系统的应用
通过众多的案例，了解深度学习的典型应用场景。建议2个学时。
课时
2.1深度学习典型应用场景
2.2深度学习应用案例分析
2.3练习题
03卷积神经网络
理解卷积的内涵，熟悉常用的10几种卷积神经网络的结构、训练
方法以及典型场景的应用。建议10个学时。
课时
3.1卷积的理解—卷积和池化
3.2常见的卷积模型
@Lenet-5、AlexNet、VGGNet、GoogleLeNet、ResNet等
子曰:“知者不惑，仁者不忧，勇者不惧。”——《论语》
@Inceptionv2-v4、DarkNet、DenseNet、SSD等*
@MobileNet，ShuffleNet*
3.3胶囊网络*
3.4CNN卷积神经网络应用案例
3.5目标检测常用算法
@R-CNN、FastRCNN、FasterRCNN、YOLOv1-v3等
3.5图像分类
3.6动物识别
3.7物体检测
3.8人脸表情年龄特征识别*
3.9练习题
04循环神经神经网络
理解循环神经网络以及变种LSTM、GRU的结构、训练方法以及
典型场景的应用。建议6个学时。
课时
4.1RNN基本原理
4.2LSTM
4.3GRU
4.4CNN+LSTM模型
4.5Bi-LSTM双向循环神经网络结构
4.6Seq2seq模型
4.7注意力机制
4.8自注意力机制*
4.9ELMo、Transformer等*
4.10BERT、EPT、XLNet、ALBERT等*
4.11机器翻译
4.12练习题
05生成对抗网络
理解生成对抗网络的结构、训练方法以及典型场景的应用。建议5
个学时。
子曰:“知者不惑，仁者不忧，勇者不惧。”——《论语》
课时
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